• 구글에서 제공하는 클라우드 데이터 웨어하우스

• Data Warehouse : 분석용 중앙 데이터 창고의 개념

  • 서비스와 직접적으로 연결되어 있는 DB가 아닌 분석용 DB를 사용
  • SQL 활용

• 빅쿼리 접속 URL : https://console.cloud.google.com/bigquery

• 프로젝트 제작

  • 프로젝트 만들기 - 이름 설정 - 만들기

• 프로젝트 구조

  • 프로젝트 - 데이터세트 - 테이블

• 쿼리

  • SQL 쿼리 만들기 - 쿼리 입력창 / 쿼리 결과창

• 쿼리 실행

  • ; 사용해 여러 쿼리 실행 가능
  • 탭을 추가해서 여러 쿼리 작성 가능
  • 원하는 쿼리만 드래그해서 실행하는 것도 가능
  • 테이블 내에서 쿼리 버튼을 통해 바로 테이블이 FROM절에 세팅되도록 하는 것도 가능

• 데이터셋 업로드

  • 프로젝트 ID - 점 세개 - 데이터 세트 만들기
  • ID 설정 - 리전(서울) - 데이터 세트 만들기
  • 데이터 세트 이동 - 테이블 만들기
  • 테이블 업로드
    • 소스 - 업로드 (customers, items, orders, products, category_name)
    • 테이블 이름 설정
    • 스키마 - 자동 감지 (수동 설정도 가능) -> 테이블 만들기
    • ** 특수 테이블
      • 번역 파일 (category_name)
      • 스키마 직접 작성

• 지표 쪼개기

  • 큰 지표 -> 작은 지표 (디테일)
    • 큰 지표를 설정하고 이 큰 지표를 추가로 확인할 수 있는 작은 지표로 쪼개서 분석
  • 매출 = 주문건수 * 건당 평균 주문 금액
    • 주문건수 = 주문고객수 * 주문빈도
    • 건당 평균 주문 금액 = 판매품목수 * 물품평균가격

• 쿼리 분석

  • 매출 = 판매 금액 총합

    • olist_order_items -> price

  • 주문 수 = 주문 건수 세기

    • olist_order_items -> order_id

  • 건당 주문 금액 = 판매 금액 총합 / 주문 건수 세기

  • 쿼리

      SELECT
          SUM(price) AS ord_amt, -- 주문 금액 총합 (매출)
          COUNT(DISTINCT order_id) AS unique_orders, -- 전체 주문 건수
          SUM(price) / COUNT(DISTINCT order_id) AS amount_per_order 
          -- 주문 금액 총합 / 주문 건수 (주문 1건당 평균 가격)
      FROM `olist.olist_order_items` ;

  • 주문 수 = 고객 수 * 주문빈도

    • 고객 수
      • olist_customers -> customer_unique_id
      • olist_orders -> customer_id
      • 2개 테이블 조인
      • 쿼리

          /* 주문 고객 unique 세기 */
          SELECT
              COUNT(DISTINCT ord.order_id) AS ord_cnt, -- 주문 건수
              COUNT(DISTINCT ord.customer_id) AS cust_cnt,
              -- 참고. 주문건의 고객 id 세기 (주문건수와 동일)
              COUNT(DISTINCT cust.customer_unique_id) AS unique_cust_cnt
              -- 고객 고유 id 세기
          FROM `olist.olist_orders` AS ord -- 주문정보 테이블
          LEFT JOIN `olist.olist_customers` AS cust -- 고객정보 테이블
              ON ord.customer_id = cust.customer_id ; -- join 조건 : 주문 건의 고객 id

          /* 주문 빈도까지 조회 */
          SELECT
              COUNT(DISTINCT ord.order_id) AS ord_cnt, -- 주문 건수
              COUNT(DISTINCT ord.customer_id) AS cust_cnt,
              -- 참고. 주문건의 고객 id 세기 (주문건수와 동일)
              COUNT(DISTINCT cust.customer_unique_id) AS unique_cust_cnt,
              -- 고객 고유 id 세기
              COUNT(DISTINCT order_id) / COUNT(DISTINCT cust.customer_unique_id) AS frequency -- 주문빈도
          FROM `olist.olist_orders` AS ord -- 주문정보 테이블
          LEFT JOIN `olist.olist_customers` AS cust -- 고객정보 테이블
              ON ord.customer_id = cust.customer_id ; -- join 조건 : 주문 건의 고객 id

        • ++ 한글로 Alias 설정하고 싶을 때는 AS 한글의 형태로 (` 백틱) 입력

  • 건당 주문 금액 = 주문 건당 판매 품목 수 * 물품 평균 가격

    • 주문 건당 판매 품목 수 = 총 판매 상품 수 / 주문 건수

    • 물품 평균 가격 = 매출 / 총 판매 상품 수

    • 쿼리

      • 주문건수 : olist_order_items의 고유 order_id 수 세기

      • 총 판매 상품 수 : 판매 품목 수 세기 order_item_id

      • 매출 : 판매가격 전부 더하기 price ```sql /* 총 매출, 주문건수 집계 */ SELECT SUM(price) AS ord_amt, -- 주문 금액 총합 (매출) COUNT(DISTINCT order_id) AS unique_orders, -- 전체 주문 건수 SUM(price) / COUNT(DISTINCT order_id) AS amount_per_order

      • • 주문 금액 총합 / 주문 건수 (주문 1건당 평균 가격) FROM olist.olist_order_items ;

          ```sql
          /* 총 판매 상품 수, 주문건수 집계 */
          SELECT
           COUNT(order_item_id) AS prd_cnt, -- 총 판매 상품 수
           COUNT(DISTINCT order_id) AS ord_cnt, -- 주문 건수
           COUNT(order_item_id) / COUNT(DISTINCT order_id) AS unit_per_order 
           -- 주문 당 평균 판매 상품 수
          FROM `olist.olist_order_items` AS ord ; -- 주문상품정보 테이블

          /* 물품 평균 가격 집계 */
          SELECT
           SUM(price) AS ord_amt, -- 주문 금액 총합 (매출)
           COUNT(order_item_id) AS prd_cnt, -- 총 판매 상품 수
           SUM(price) / COUNT(order_item_id) AS average_selling_price 
           -- 판매 제품 당 평균 가격
          FROM `olist.olist_order_items` AS ord ; -- 주문상품정보 테이블

          ```sql /* 합치기 */ SELECT SUM(price) AS ord_amt, -- 주문 금액 총합 (매출) COUNT(DISTINCT order_id) AS unique_orders, -- 전체 주문 건수 COUNT(order_item_id) AS prd_cnt, -- 총 판매 상품 수

          SUM(price) / COUNT(DISTINCT order_id) AS amount_per_order

      • • 주문 금액 총합 / 주문 건수 (주문 1건당 평균 가격) COUNT(order_item_id) / COUNT(DISTINCT order_id) AS unit_per_order -- 주문 당 평균 판매 상품 수 SUM(price) / COUNT(order_item_id) AS average_selling_price -- 판매 제품 당 평균 가격 FROM olist.olist_order_items AS ord ; -- 주문상품정보 테이블 ```

  • 종합 쿼리

    • 원하는 지표를 여러 테이블을 조인해 하나의 테이블로 표시
    1. 주문 1건 당 주문금액, 판매상품의 수 구하기
    2. 주문 정보 테이블에 1번 결과와 고객 unique ID를 붙이기
    3. 2번 결과 집계
    4. 주문 1건 당 주문금액, 판매상품의 수 구하기
    • 쿼리

      SELECT
        item.order_id,
        SUM(item.price) as ord_amt,
        COUNT(item.order_item_id) as prd_cnt
      FROM `olist.olist_order_items` AS item -- 주문상품정보 테이블
      GROUP BY item.order_id -- 집계 기준 : 주문 번호
      

        2. 주문 정보 테이블에 1번 결과와 고객 unique ID를 붙이기
        - 쿼리
        ```sql
        WITH tb AS(
        SELECT
            item.order_id,
            SUM(item.price) as ord_amt,
            COUNT(item.order_item_id) as prd_cnt
        FROM `olist.olist_order_items` AS item -- 주문상품정보 테이블
        GROUP BY item.order_id -- 집계 기준 : 주문 번호
        ),

        SELECT
            ord.order_id,
            ord.order_status,
            cust.customer_unique_id,
            tb.ord_amt,
            tb.prd_cnt
        FROM `olist.olist_orders` AS ord -- 주문정보 테이블
        LEFT JOIN `olist.olist_customers` AS cust -- 고객정보 테이블
            ON ord.customer_id = cust.customer_id -- join 조건 : 주문 건의 고객 id
        INNER JOIN tb
            ON ord.order_id = tb.order_id ;

    3. 2번 결과 집계
    - 쿼리
    ```sql
WITH tb AS(
    SELECT
        item.order_id,
        SUM(item.price) as ord_amt,
        COUNT(item.order_item_id) as prd_cnt
    FROM `olist.olist_order_items` AS item -- 주문상품정보 테이블
    GROUP BY item.order_id -- 집계 기준 : 주문 번호
    )

, base AS(
    SELECT
        ord.order_id,
        ord.order_status,
        cust.customer_unique_id,
        tb.ord_amt,
        tb.prd_cnt
    FROM `olist.olist_orders` AS ord -- 주문정보 테이블
    LEFT JOIN `olist.olist_customers` AS cust -- 고객정보 테이블
        ON ord.customer_id = cust.customer_id -- join 조건 : 주문 건의 고객 id
    INNER JOIN tb
        ON ord.order_id = tb.order_id
)

SELECT
    SUM(ord_amt) AS `총 매출`,
    COUNT(DISTINCT order_id) AS `총 주문수`,
    SUM(prd_cnt) AS `총 판매상품수`,
    SUM(ord_amt) / COUNT(DISTINCT order_id) AS `주문 당 평균가격`,
    SUM(prd_cnt) / COUNT(DISTINCT order_id) AS `평균 판매상품수`,
    SUM(ord_amt) / SUM(prd_cnt) AS `제품 개당 평균가격`,
    COUNT(DISTINCT customer_unique_id) AS `주문 고객수`,
    COUNT(DISTINCT order_id) / COUNT(DISTINCT customer_unique_id) AS `주문빈도`
FROM base ;

- 날짜
    - DATE : 2017-11-25
        - 쿼리
            ```sql
            SELECT
                DATE(2016, 12, 25) AS date_ymd,
                DATE(DATETIME '2016-12-25 23:59:59') AS date_dt,
                DATE(TIMESTAMP '2016-12-25 05:30:00+09', 'Asia/Seoul') AS date_tstz ;

- DATETIME : 2017-11-25T11:10:33
    - 쿼리
        ```sql
        SELECT
            DATETIME(2016, 12, 25, 05, 30, 00) AS datetime_ymdhms,
            DATETIME(TIMESTAMP '2016-12-25 05:30:00+09', 'Asia/Seoul') AS datetime_tstz ;

    - TIMESTAMP : 2017-11-25 11:10:33 UTC
        - 타임존 포함 (한국 : UTC + 9)
    - TIME : 11:10:33
    - 빅쿼리 내 실제 쿼리
    ```sql
    SELECT
        order_purchase_timestamp,

        DATE(order_purchase_timestamp) AS ord_date,

        DATETIME(order_purchase_timestamp) AS ord_date,

        TIMESTAMP(order_purchase_timestamp) AS ord_ts,
        TIMESTAMP(DATE(order_purchase_timestamp)) AS ord_date_ts,

        TIME(order_purchase_timestamp) AS ord_time
    FROM `olist.olist_orders` ;

- 날짜 일부분 추출
    - EXTRACT('추출할 부분' FROM '날짜 컬럼') -> 실행 시 숫자로 변경
        - 추출할 부분
            - YEAR : 연도
            - MONTH : 월
            - DAY : 일
            - DAYOFWEEK : 요일 (0:일요일 ~ 6:토요일)
            - WEEK : 주(기본 일요일 시작) - 0주부터 시작
            - WEEK(MONDAY) : 주(월요일 시작) - 0주부터 시작
            - QUARTER : 분기
            - HOUR : 시
            - MINUTE : 분
            - SECOND : 초
            ```sql
            SELECT
                order_purchase_timestamp,

                EXTRACT(YEAR FROM order_purchase_timestamp)
            FROM `olist.olist_orders` ;
        ```
- 날짜에서 원하는 정보까지만 남길 때
    - DATE_TRUNC('날짜', '남기는 부분')
    - DATETIME_TRUNC('날짜', '남기는 부분')
    - TIMESTAMP_TRUNC('날짜', '남기는 부분')
        - 남기는 부분
            - YEAR : 해당 연도의 첫날
            - MONTH : 해당 월의 첫날
            - DAY : 해당 날짜의 0시 0분
            - WEEK : 해당 주차의 첫 날 (일요일)
            - WEEK(MONDAY) : 해당 주차의 첫 날 (월요일)
            - QUARTER : 분기
            - HOUR : 시
            - MINUTE : 분
            - SECOND : 초
            ```sql
            SELECT
                order_purchase_timestamp,

                TIMESTAMP_TRUNC(order_purchase_timestamp, YEAR)
            FROM `olist.olist_orders` ;
        ```
    - 종합 쿼리에 날짜 값 활용
    ```sql
WITH tb AS(
    SELECT
        item.order_id,
        SUM(item.price) as ord_amt,
        COUNT(item.order_item_id) as prd_cnt
    FROM `olist.olist_order_items` AS item -- 주문상품정보 테이블
    GROUP BY item.order_id -- 집계 기준 : 주문 번호
    )

, base AS(
    SELECT
        ord.order_approved_at,
        DATE(ord.order_approved_at) AS ord_date,
        DATETIME(ord.order_approved_at) AS ord_dt,
        TIMESTAMP(ord.order_approved_at) AS ord_ts,
        EXTRACT(YEAR FROM ord.order_approved_at) AS ord_year,
        EXTRACT(MONTH FROM ord.order_approved_at) AS ord_month,
        TIMESTAMP_TRUNC(ord.order_approved_at, YEAR) AS ord_year_t,
        TIMESTAMP_TRUNC(ord.order_approved_at, MONTH) AS ord_month_t,
        ord.order_id,
        ord.order_status,
        cust.customer_unique_id,
        tb.ord_amt,
        tb.prd_cnt
    FROM `olist.olist_orders` AS ord -- 주문정보 테이블
    LEFT JOIN `olist.olist_customers` AS cust -- 고객정보 테이블
        ON ord.customer_id = cust.customer_id -- join 조건 : 주문 건의 고객 id
    INNER JOIN tb
        ON ord.order_id = tb.order_id
)

SELECT ord_year, SUM(ord_amt) AS 총 매출, COUNT(DISTINCT order_id) AS 총 주문수, SUM(prd_cnt) AS 총 판매상품수, SUM(ord_amt) / COUNT(DISTINCT order_id) AS 주문 당 평균가격, SUM(prd_cnt) / COUNT(DISTINCT order_id) AS 평균 판매상품수, SUM(ord_amt) / SUM(prd_cnt) AS 제품 개당 평균가격, COUNT(DISTINCT customer_unique_id) AS 주문 고객수, COUNT(DISTINCT order_id) / COUNT(DISTINCT customer_unique_id) AS 주문빈도 FROM base GROUP BY ord_year ORDER BY ord_year ;

- 유용한 함수
    - 원하는 컬럼만 불러오기
        - EXCEPT : 필요 없는 컬럼은 빼고 불러옴
            - SELECT * EXCEPT('제외할 컬럼')
        - REPLACE : 기존 컬럼을 대체해서 표시됨
            - SELECT * REPLACE('대체할 값' AS '컬럼명')
                - EX) SELECT * REPLACE(price * 10000 AS price)
    - 데이터 타입 변경
        - CAST('값' AS '데이터타입')
            - EX)
                - CAST('123' AS INT64)
                - CAST('abc' AS INT64) -> error
        - SAFE_CAST('값' AS '데이터타입')
            - EX)
                - SAFE_CAST('123' AS INT64)
                - SAFE_CAST('abc' AS INT64) -> null
        - ++ SAFE 활용 -> error가 아닌 Null 반환
            - SAFE_ADD(X, Y) = X + Y
            - SAFE_SUBTRACT(X, Y) = X - Y
            - SAFE_MULTIPLY(X, Y) = X * Y
            - SAFE_DIVIDE(X, Y) = X / Y -> 0으로 나누는 경우에 활용
                - IFNULL과 조합하면 null 값을 다른 값으로 변경하는 것도 가능
                    - IFNULL('값', '변경 값')
- 자주 쓰이는 IN / NOT IN
    - IN
        - WHERE '컬럼' IN (A, B, C)
    - NOT IN
        - WHER '컬럼' NOT IN (A, B, C)
    - 쿼리
    ```sql
        WITH tb AS(

        SELECT

        item.order_id,

        SUM(item.price) as ord_amt,

        COUNT(item.order_item_id) as prd_cnt

        FROM `olist.olist_order_items` AS item -- 주문상품정보 테이블

        GROUP BY item.order_id -- 집계 기준 : 주문 번호

        )

        , base AS(

        SELECT

        DATE(ord.order_approved_at) AS ord_date,

        ord.order_id,

        ord.order_status,

        cust.customer_unique_id,

        tb.ord_amt,

        tb.prd_cnt

        FROM `olist.olist_orders` AS ord -- 주문정보 테이블

        LEFT JOIN `olist.olist_customers` AS cust -- 고객정보 테이블

        ON ord.customer_id = cust.customer_id -- join 조건 : 주문 건의 고객 id

        INNER JOIN tb

        ON ord.order_id = tb.order_id

        WHERE 1 = 1

        AND order_status IN ('delivered', 'shipped')

        AND order_approved_at IS NOT NULL

        )



        SELECT

        ord_date,

        ROUND(SUM(ord_amt), 2) AS ord_amt, --총 매출

        COUNT(DISTINCT order_id) AS ord_cnt, --총 주문수

        SUM(prd_cnt) AS prd_cnt, --총 판매상품수

        ROUND(IFNULL(SAFE_DIVIDE(SUM(ord_amt), COUNT(DISTINCT order_id)), 0), 2) AS avg_ord_amt, --주문 당 평균가격

        ROUND(IFNULL(SAFE_DIVIDE(SUM(prd_cnt), COUNT(DISTINCT order_id)), 0), 2) AS avg_prd_cnt, --평균 판매상품수

        ROUND(IFNULL(SAFE_DIVIDE(SUM(ord_amt) , SUM(prd_cnt)), 0), 2) AS avg_price, --제품 개당 평균가격

        COUNT(DISTINCT customer_unique_id) AS cust_cnt, --주문 고객수

        ROUND(IFNULL(SAFE_DIVIDE(COUNT(DISTINCT order_id), COUNT(DISTINCT customer_unique_id)), 0), 2) AS cust_freq --주문빈도

        FROM base

        GROUP BY ord_date

        ORDER BY ord_date ;

• AD HOC QUERY

  • 요청사항 1

    • 주(state)별 침투율 확인 및 침투율이 낮은 지역을 중심으로 침투율 개선 예정

    • 주별 주문수와 고객수 추출 필요

      /* 주(state)별 주문수, 고객수를 추출합니다. */

    • • 고객 정보 기준
    • • 주문 상태는 필터링하지 않음
    • • olist_orders, olist_customers 사용

      SELECT

      customer_state,

      COUNT(DISTINCT ord.order_id) AS ord_cnt,

      COUNT(DISTINCT cust.customer_unique_id) AS cust_cnt

      FROM olist.olist_orders AS ord

      LEFT JOIN olist.olist_customers AS cust

      ON ord.customer_id = cust.customer_id

      GROUP BY customer_state

      ORDER BY cust_cnt DESC ; ```

  • 요청사항 2

    • 고객수 Top 2인 상파울루(SP), 리우데자네이루(RJ) 주만 필터링 (서브쿼리를 위한 join 연습)

      /* 요청사항 2. 고객수 Top2 SP, RJ만 주문 추출 */

    • • 인라인 서브 쿼리 사용
    • • olist_orders, olist_customers 사용

    SELECT

    ord.order_id,

    cust.customer_state

    FROM `olist.olist_orders` AS ord

    LEFT JOIN (SELECT customer_id,

    customer_unique_id,

    customer_state

    FROM `olist.olist_customers`

    WHERE customer_state IN ('SP', 'RJ')) AS cust

    ON ord.customer_id = cust.customer_id

    WHERE cust.customer_state IS NOT NULL ;

    -- WHERE 절은 olist_orders 테이블 기준 LEFT JOIN 이기 떄문에 olist_custmers 쪽 NULL 값 제외
    ```
- 요청사항 3
    - 현재 2018년 가정
    - 2017년 도시(city)별 주문수와 고객수, 매출 추출
        - 고객 수 기준 순위 표시
        - 전체 순위, 주(state) 내 순위 표시
        - 배송완료(delivered)된 건만 집계
    - 순위 쿼리
        - ROW_NUMBER() : 중복 없는 순위 (고유)
            - Ex) ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY 컬럼 DESC)
        - RANK() : 동점일 때 중복 순위 (공동 등수)
            - 공동 순위자가 있다면 그 수 만큼 건너뛰고 다음 등수
        - DENSE_RANK() : 동점일 때 중복 순위 (공동 등수)
            - 공동 순위자가 있어도 연속으로 등수 설정
        - 사용법
            - OVER (ORDER BY [순위 조건])
                - 순위 조건 : 컬럼 & 오름차순, 내림차순 (ASC, DESC)
            - OVER (PARTITION BY [구분 기준] ORDER BY [순위 조건])
                - 구분 기준 : 구분이 필요한 컬럼
    ```sql
    /* 요청사항 3. 2017년 도시(city)별 주문수, 고객수, 매출 */

    -- 현재 2018년 가정

    -- 고객 수 기준 내림차순 순위

    -- 순위는 전체 순위, 주(state) 기준 순위 모두 제공

    -- 배송완료 (order_status = 'delivered') 건만 집계



    WITH tb AS(

    SELECT

    item.order_id,

    SUM(item.price) as ord_amt

    FROM `olist.olist_order_items` AS item -- 주문상품정보 테이블

    GROUP BY item.order_id -- 집계 기준 : 주문 번호

    )

    , base AS(

    SELECT

    cust.customer_state,

    cust.customer_city,

    COUNT(DISTINCT ord.order_id) AS ord_cnt,

    COUNT(DISTINCT cust.customer_unique_id) AS cust_cnt,

    SUM(tb.ord_amt) AS ord_amt

    FROM `olist.olist_orders` AS ord -- 주문정보 테이블

    INNER JOIN tb

    ON ord.order_id = tb.order_id

    LEFT JOIN `olist.olist_customers` AS cust -- 고객정보 테이블

    ON ord.customer_id = cust.customer_id -- join 조건 : 주문 건의 고객 id

    WHERE 1 = 1

    AND order_status = 'delivered'

    AND EXTRACT(YEAR FROM order_approved_at) = 2017

    GROUP BY 1, 2

    )

    SELECT

    *,

    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY customer_state ORDER BY base.cust_cnt DESC) AS cust_rownum,

    DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY customer_state ORDER BY base.cust_cnt DESC) AS cust_denserank,

    RANK() OVER (PARTITION BY customer_state ORDER BY base.cust_cnt DESC) AS state_rank,

    RANK() OVER (ORDER BY base.cust_cnt DESC) AS rank

    FROM base

    ORDER BY rank ;

    - 요청사항 4
        - 고객별 객단가 (고객별 평균 금액)
        - 건 당 주문 금액 = 매출 / 고객 수
        ```sql
        /* 요청사항 4. 고객 객단가 */

        -- 월 기준

        -- SAFE_DIVIDE 사용



        SELECT

        DATE_TRUNC(DATE(ord.order_approved_at), MONTH) AS ord_month,

        SUM(item.price) AS ord_amt,

        COUNT(DISTINCT cust.customer_unique_id) AS cust_cnt,

        SAFE_DIVIDE(SUM(item.price), COUNT(DISTINCT cust.customer_unique_id)) AS avg_amt

        FROM `olist.olist_orders` AS ord

        INNER JOIN `olist.olist_order_items` AS item

        ON ord.order_id = item.order_id

        LEFT JOIN `olist.olist_customers` AS cust

        ON ord.customer_id = cust.customer_id

        GROUP BY ord_month

        ORDER BY ord_month ;
        ```
    - 요청사항 5
        - 월별 구입 금액에 기반해서 그룹 나누기
        - 그룹별 비중의 변화 확인
        - 월 - 고객 unique ID - 해당 월의 구매금액 - 그룹 순서
        - 300 BRL 이상 A, 150 BRL이상 300 BRL 미만 B, 그 외 C
            - CASE ~ WHEN 사용
            - Ex) CASE
                    WHEN [조건 1] THEN [결과]
                    ELSE [그외 결과]
                - END
        - order_status = delivered, shipped
        - order_approved_at IS NOT NULL
        ```sql
        /* 요청사항5. 그룹별 월별 구입금액 */

        -- 월별 구입 금액에 기반해서 그룹 나누기

        -- 그룹별 비중의 변화 확인

        -- 월 - 고객 unique ID - 해당 월의 구매금액 - 그룹 순서

        -- 300 BRL 이상 A, 150 BRL이상 300 BRL 미만 B, 그 외 C

        -- order_status = delivered, shipped

        -- order_approved_at IS NOT NULL



        SELECT

        DATE_TRUNC(DATE(ord.order_approved_at), MONTH) AS ord_month,

        cust.customer_unique_id AS cust_unique_id,

        SUM(item.price) AS ord_amt,

        CASE

        WHEN SUM(item.price) >= 300 THEN 'A'

        WHEN SUM(item.price) >= 150 THEN 'B'

        ELSE 'C'

        END AS level

        FROM `olist.olist_orders` AS ord

        INNER JOIN `olist.olist_order_items` AS item

        ON ord.order_id = item.order_id

        LEFT JOIN `olist.olist_customers` AS cust

        ON ord.customer_id = cust.customer_id

        WHERE 1=1

        AND ord.order_status IN ('delivered', 'shipped')

        AND ord.order_approved_at IS NOT NULL

        GROUP BY 1, 2

        ORDER BY ord_month, ord_amt DESC;

• 기존 구글 데이터 스튜디오
• 장점
  • 쉽고 빠른 데이터 소스 연결 (특히 구글 제품 일 때)
  • 편리한 공유, 공동작업
    • 다른 구글 서비스처럼 공유
  • 편리한 리포팅
  • 무료 (단점을 희석)
• 루커 스튜디오 보고서 = 태블로 대시보드
• 인터페이스
  • 캔버스
    • 표, 그래프 등을 표시하는 공간
  • 패널
    • 속성 패널
      • 표, 그래프 등 유형 설정 가능
      • 설정
        • 데이터 필드 결정
      • 스타일
        • 디자인 요소 결정
    • 데이터 패널
      • 데이터 소스에 포함된 필드 표시
  • 패널 관리자
    • 속성 패널, 데이터 패널 온오프
  • 툴바
    • 데이터 추가
      • 데이터 소스 추가 가능
    • 리소스
      • 추가된 데이터 소스 관리
        • 보고서에 포함된 데이터 소스 확인 가능
        • 데이터 소스 추가 가능
  • 페이지 구성
    • 툴바 내 페이지 - 새 페이지 추가로 추가 가능
• 태블로와 차이
  • 태블로 사이드바 = 루커 데이터 패널
  • 태블로 마크카드, 선반 = 루커 속성 패널
  • 태블로 뷰 = 루커 캔버스
  • 태블로 (연속형 - 초록 / 불연속형 - 파랑)
  • 루커 (측정기준 - 초록 / 측정항목 - 파랑)
• 태블로
  • 시트로 각각의 그래프를 만들고 대시보드에 쌓는다
  • 대시보드에 꽉 차게 배치된다
  • 응용할 시각화 방법이 많다.
• 루커
  • 그때그때 페이지에 바로 표를 만든다
  • 배치가 자유롭다 (파워포인트와 유사)
  • 사각화 형태가 준비되어 있다 (태블로보다 응용 제한)
• 주요 용어
  • 측정기준 -> 태블로 차원
    • 집계되지 않는 데이터
    • 이름, 설명, 색상, 크기, 기타 데이터 특성 등 데이터의 카테고리
    • 차트에 추가하는 측정기준에 따라 차트 데이터가 그룹화됨
    • 속성 패널 내 녹색으로 표시
  • 측정항목 (필드) -> 태블로 측정값
    • 측정기준에 포함된 데이터를 측정하고 차트의 숫자 척도와 데이터 계열을 제공
    • 속성 패널 내 파란색으로 표시
• 사용법
  • 속성 패널 내 설정에서 정렬, 요약행 추가 가능
  • 속성 패널 내 스타일에서 글꼴, 폰트 크기, 축 표시 등 변경 가능
  • 속성 패널 내 표 / 차트 클릭 시 표 / 차트 유형 변경 가능
    • 히트맵이 있는 표 -> 태블로 하이라이트와 비슷
  • 속성 패널 내 집계 방식, 비교 계산, 이름 등 변경 가능
  • 표 제작 : 데이터 필드에서 원하는 데이터를 캔버스에 드래그앤 드랍으로도 가능
  • 조건부 서식 : 속성 패널 - 스타일 - 조건부 서식으로도 가능
    • AND, OR 조건 설정 가능
    • 조건 적용 범위 설정 가능
  • 필터 : 속성 패널 - 설정 - 필터 추가 - 필터 만들기
    • 이름, 조건 설정 가능
    • 원하는 값만 표시하거나 표시하지 않을 수 있음.
    • 이미 만들어진 필터도 선택 가능
    • 툴바 - 리소스 - 필터 관리를 통해 모든 필터 확인 가능
  • 피벗테이블
    • 루커 스튜디오는 표와 피봇테이블을 구분함.
    • 표 / 차트 유형 변경하는 방식으로 피봇테이블으로 변경
    • 속성 패널 - 설정 - 총계 확인 가능
  • 파이차트 / 도넛차트
    • 차트 생성 시 파이차트, 도넛차트 생성 가능
    • 속성 패널 - 스타일 - 조각 수를 선택할 수 있음
      • 비중에 따라서 개수 외 항목은 기타로 합쳐서 표시
    • 속성 패널 - 스타일 - 라벨명을 변경할 수 있음.
    • 파이차트에서 속성 패널 - 스타일 - 색상 표시 내 슬라이더로 도넛차트로 변형 가능
    • 루커 스튜디오에서는 도넛 차트 내 영역에 정보를 표시할 수 있는 기능은 없어 텍스트 상자를 넣어서 활용 가능
      • 스코어 카드 기능을 함께 사용하면 더욱 강력
  • 열차트 (바 / 막대 차트)
    • 차트 생성 시 선택 가능
    • 세부 측정 기준을 추가할 수 있음 (속성 패널 - 설정)
    • 속성 패널 - 스타일 - 수직 / 수평 변경 가능
    • 속성 패널 - 스타일 - 데이터 레이블 설정 가능
    • 속성 패널 - 스타일 - 참조선
      • 차트에 부가적인 선을 만들 수 있음 (평균선 등)
      • 참조밴드 -> 참조선 2개
      • 매개변수 : 대시보드에 직접 값을 입력해 반영할 수 있는 기능
        • 대시보드 사용자가 참조선을 변경할 수 있음.
        • 데이터 패널 - 매개변수 추가
  • 날짜
    • 태블로 -> DATEPARSE('날짜형식', '바꿀 문자열')
    • 루커 -> PARSE_DATE('날짜형식', '바꿀 문자열')
    • 태블로와 루커의 날짜 형식이 다름 -> 주의!
    • 데이터 패널 - 필드 추가 - 수식에 PARSE_DATE
  • 시계열(라인) 차트
    • 드릴다운
      • 드릴업, 드릴다운 -> 측정기준 순서에 따라서 변경 가능
    • 속성 패널 - 스타일 - 점 / 라벨 표시 / 추세선 추가 / 누적 설정 가능
    • 세부 측정 기준 설정 가능 -> 각 시리즈별로 디자인 별도 설정 가능
  • 교차 필터링
    • 속성 패널 - 설정 - 차트 상호작용 - ON / OFF
  • 컨트롤 필터
    • 기본적으로 대시보드 내 모든 차트에 적용
    • 일부 차트만 적용
      • 컨트롤 필터 + 차트 선택 (Ctrl / Cmd 누르고 클릭)
      • 오른쪽 마우스 - 그룹

Git REAMME.md 파일에 대한 Git 내용입니다.

README.md

README.md 파일은 프로젝트에 대한 설명, 사용방법, 라이센스, 설치법과 같은 부분에 대해 기술하는 파일입니다.

MARKDOWN

README.md 파일은 MARKDOWN 문법으로 사용 가능합니다.

HEADER (#)

제목을 표시하기 위한 문법으로 #을 사용합니다. (#은 6개까지 사용 가능합니다.)

# HEADER 1
## HEADER 2
### HEADER 3
#### HEADER 4
##### HEADER 5
###### HEADER 6

실제 표시)

HEADER 1

HEADER 2

HEADER 3

HEADER 4

HEADER 5

HEADER 6

BLOCKQUOTE (>)

인용문을 표시하기 위한 문법으로 >를 사용합니다. (>이 늘어나면 Depth가 깊어집니다.)

> BLOCKQUOTE (> BLOCKQUOTE)

>> BLOCKQUOTE (>> BLOCKQUOTE)

실제 표시)

BLOCKQUOTE (> BLOCKQUOTE)

BLOCKQUOTE (>> BLOCKQUOTE)

LIST

숫자 목록

숫자 목록은 number. 의 형태로 사용할 수 있습니다.

1. LIST 1
2. LIST 2

실제 표시)

1. LIST 1
2. LIST 2

   순서 없는 목록

   순서 없는 목록은 *, +, -를 사용합니다. (TAB 시 상위 목록에 속해집니다.) ```

• LIST 1
• LIST 2
• LIST 3 ``` 실제 표시)
• LIST 1
• LIST 2
• LIST 3

  CODEBLOCK

  CODEBLOCK은 코드를 표현하기 위한 MARKDOWN 문법입니다.

  한 줄로 표시

  ``` CODEBLOCK```
  <code> CODEBLOCK </code>

  실제 표시) CODEBLOCK CODEBLOCK

  넓게 표시

  "```
  CODEBLOCK
  ```"
  <pre><code> CODEBLOCK </code></pre>

  실제 표시)

  CODEBLOCK

   CODEBLOCK 

  HORIZON LINE

  수평선을 표시하는 문법으로 ***, ---으로 사용합니다.

실제 표시)
***
---
### LINK
#### 링크 주소 표시
링크 주소를 그대로 표시하는 방법으로 (), <> 내 URL을 넣어 사용합니다.

(https://velog.io) https://velog.io

실제 표시)
https://velog.io
<https://velog.io>
#### 텍스트 내 링크 표시
텍스트에 링크를 적용하는 방법으로, [] 안에 텍스트, ()내 URL을 넣어 사용합니다.

Velog

실제 표시)
[Velog](https://velog.io)
### TEXT STYLE
#### 굵은 텍스트
텍스트를 굵게 표현하는 문법입니다.

TEXT

TEXT

실제 표시)
**TEXT**
__TEXT__
#### 기울임
텍스트를 기울여서 표현하는 방법입니다.

TEXT TEXT

실제 표시)
*TEXT*
_TEXT_
#### 취소선
텍스트에 취소선을 표시하는 방법입니다.

TEXT

실제 표시)
~~TEXT~~
### IMAGE
이미지를 넣기 위한 문법입니다.

``` 실제 표시)

Git TAG를 생성, 삭제, 확인하기 위한 Git 문법입니다.

추가내용

• 특정 버전에 TAG를 표시할 필요가 있을 때 사용합니다. (Ex. Version Release 등)
• checkout을 활용해 TAG로 이동하는 것도 가능합니다.

문법

TAG 생성 (tag)

TAG는 HEAD 위치에 생성됩니다.

git tag <tag_name>

특정 버전에 TAG 생성 (tag)

git tag <tag_name> <commit_id>

TAG 배포 (push)

BRANCH와 마찬가지로 별도로 REMOTE REPOSITORY에 배포해야 합니다.

git push origin <tag_name>

TAG 목록 확인 (tag)

git tag

TAG 상세보기 (show)

git show <tag_name>

TAG 삭제 (--delete)

LOCAL TAG 삭제

git tag --delete <tag_name>

REMOTE TAG 삭제

git push origin --delete <tag_name>

Git에서 MERGE가 불가한 상황을 해결하기 위한 Git 내용입니다.

CONFLICT

2개의 BRANCH에서 같은 버전, 같은 부분을 수정했을 때 Git이 Automerge를 할 수 없는 상황입니다.

• 컴퓨터가 선택할 수 없어 개발자가 직접 해결해야 합니다.

  확인법

• Git status로 확인 가능합니다.
• CONFLICT message로 확인 가능합니다. 파일 내 ===== 표시를 기점으로 표시됩니다.

  해결법

1. 문제되는 부분의 파일을 수정합니다.
2. Git ADD 합니다.
3. Git COMMIT 합니다.

   git commit -i # 간혹 COMMIT이 동작하지 않는다면 강제 COMMIT 합니다.

   PUSH, PULL 상황에서 CONFLICT 발생 시 해결법

   PUSH 동작 중 발생

   REMOTE로 보내는 동작이기 때문에 수정할 사람이 없습니다. (주의 필요)

• PUSH가 실패합니다. (별도 CONFLICT message 없음)
• PULL로 CONFLICT 에러 확인 가능합니다.

  PULL 동작 중 발생

  FETCH만 진행되고 MERGE가 실패한 CONFLICT 상태가 됩니다.
• CONFLICT message 확인 가능하기 때문에 수정 후 ADD, COMMIT합니다.

따라서 PUSH보다는 PULL을 먼저하는 습관을 갖는 것을 권장합니다.

Git의 버전을 병합하기 위한 Git 문법입니다.

문법

버전 병합 (merge)

현재 HEAD 위치 버전에 다른 버전을 병합합니다. BRANCH 병합과 PUSH, PULL 작업이 함께 진행됩니다.

git merge <branch_name> # <branch_name>은 현재 HEAD 위치에 병합할 특정 버전을 의미합니다.

Ex) main branch에 dev branch를 병합하고 싶은 경우

git checkout main # HEAD 위치를 main branch로 이동시킵니다.

git merge dev # dev branch를 merge 합니다.

추가 내용

• BRANCH가 갈라지지 않은 상태에서 상위 버전에 HEAD를 두고 하위 버전을 merge하면 변화가 없습니다. (하위 버전으로 가고 싶다면 checkout하면 됩니다.)

Git BRANCH를 생성, 삭제, 확인, 사용하기 위한 Git 문법입니다.

추가내용

• 개발 시 코드를 복사한 후 개발 작업을 진행해서 최종적으로 다시 합치는 방식으로 작업하기 때문에 BRANCH가 필요합니다.
• 특정 버전에서 새로운 BRANCH를 만들어 개발 후 병합합니다.

문법

BRANCH 생성 (branch, -b)

LOCAL에서 BRANCH 생성

현재 HEAD가 위치한 버전에서 BRANCH를 생성합니다.

git branch <branch_name>

checkout을 통해 BRANCH를 생성하면서 해당 BRANCH로 이동할 수 있습니다.

git checkout -b <branch_name>

REMOTE에 BRANCH 배포

git push origin <branch_name>

BRANCH 확인 (branch, -r, -a)

LOCAL BRANCH 목록 확인 (branch)

git branch

REMOTE BRANCH 목록 확인 (-r)

git branch -r

모든 BRANCH 목록 확인 (-a)

git branch -a

BRANCH 삭제 (--delete)

LOCAL BRANCH 삭제

git branch --delete <branch_name>

REMOTE BRANCH 삭제

git push origin --delete <branch_name>

BRANCH간 이동 (checkout)

git checkout <branch_name>

Git의 특정 버전으로 이동하기 위한 Git 문법입니다.

문법

버전 이동 (checkout)

특정 버전으로 이동할 수 있으며, HEAD 위치가 해당 버전으로 이동합니다.

git checkout <commit_id> # commit_id는 git hash code로 log를 통해 확인 가능합니다.

BRANCH 이동도 가능합니다.

git checkout <branch_name>

추가 내용

특정 버전으로 이동 시 Working Directory도 해당 버전으로 변경됩니다.

Git의 실행 결과를 확인하기 위한 Git 문법입니다.

문법

로그 확인하기 (log)

REPOSITORY의 COMMIT 이력을 시간 순으로 출력합니다.

git log

로그 갯수 지정 확인 (number)

로그를 number 갯수만큼 최신 순으로 표시합니다.

git log -<number>

로그 갯수 생략 확인 (--skip)

로그를 number 갯수만큼 최신 것부터 생략해 표시합니다.

git log --skip <number>

COMMIT마다 변경내용 출력 (-p)

COMMIT마다 어떤 변경사항이 있었는지 출력합니다.

git log -p

최신 로그를 갯수 지정해서 출력하는 것도 가능합니다.

git log -p -<number>

한 줄로 출력 (-p)

로그를 한 줄로 요약해서 출력합니다.

git log --oneline

최신 로그를 갯수 지정해서 출력하는 것도 가능합니다.

git log --online -<number>

추가내용

• oneline으로 출력 시 Git hash code는 7자리만 출력됩니다. (7자리 이후는 버전 정보가 아닌 다른 정보를 담고 있는 code이기 때문입니다.)

  사용자 정보로 검색 (--author)

  사용자 정보 (name, email)로 검색해서 로그를 출력합니다.

  git log --author=<user_name or user_email>

  최신 로그를 갯수 지정해서 출력하는 것도 가능합니다.

  git log --author=<user_name or user_email> -<number>

  파일 변경 내역으로 검색 (-S)

  파일 변경 내용으로 검색해서 로그를 출력합니다.

  git log -S <검색어>

  COMMIT 변경 내역을 출력하는 것도 가능합니다.

  git log -p -S <검색어>

  COMMIT MESSAGE로 검색 (--grep)

  COMMIT MESSAGE로 검색해서 로그를 출력합니다.

  git log --grep <검색어>

Git의 상태 확인, 추가, 제거, 이동하기 위한 Git 문법입니다.

문법

Git 파일 상태 확인 (status)

Working Directory와 Staging Area의 상태를 표시합니다. (자주 확인하는 것을 권장합니다.)

git status

파일 상태 변경 및 변경사항 저장 (add, commit)

파일 STAGED 상태로 변경 (add)

• Untracked 상태의 파일을 Staged 상태로 변경하기 위해 사용합니다. (Working Directory -> Staging Area로 변경합니다.)
• add가 되는 경우 git이 관리를 시작하게 됩니다.

  git add <file_name>

  파일 이름을 제외하고 git add로 사용할 수 있지만 쓸모 없는 파일까지 모두 add될 수 있어 사용 시 주의가 필요합니다.

  git add

  파일 변경사항 저장 (commit)

• add 상태의 파일을 최종 commit합니다.
• Modified 상태의 파일도 commit합니다.

  git commit -m <commit_message> # <commit_message>는 버전 이름처럼 생각할 수 있습니다.

  Modified 상태의 파일은 add를 생략하고 commit 할 수 있습니다. (단, git에 최초 add하지 않은 파일은 불가합니다.)

  git commit -a -m <commit_message>

  Git 관리 파일 삭제 (rm)

  더 이상 Git에서 관리하지 않게 됩니다.
• Staging Area의 파일을 삭제하고 commit합니다.
• Working Directory에서도 파일이 삭제됩니다.

  git rm <file_name>

  만약, Working Directory에서 파일을 직접 삭제했다면 git에도 반영하기 위해 rm을 진행해야 합니다.

  파일 이름, 위치 변경 (mv)

  파일 이름을 변경하거나 위치를 변경할 때 사용합니다.

  git mv <old_name> <new_name>

  파일 이름에는 위치가 포함되어 있습니다.

  git mv test.txt folder1/new.txt

  mv의 동작 방식은 파일 복사, 삭제, git add를 한 것과 동일합니다.

  cp <old_name> <new_name> # 파일 복사
  

git rm # 기존 파일 삭제

git add # 새로운 파일 ADD

```

무시하는 패턴 관리 (ignore)

git에서 무시해야 하는 파일 패턴을 관리합니다. (.gitignore 파일에서 관리합니다.)

Ex)

• *.a : 확장자가 a인 파일은 무시합니다.
• !lib.a : 확장자가 a인 파일은 무시되지만, lib.a 파일은 무시하지 않습니다.
• /TODO : 현재 디렉토리의 TODO 파일을 무시합니다. (경로 설정에 따라 달라집니다.)
• build/ : build 디렉토리의 모든 파일을 무시합니다.
• doc/*.txt : doc 디렉토리 내 txt 파일을 무시합니다. (다른 경로 내 txt파일은 무시하지 않습니다.)
• doc/*/.pdf : doc 디렉토리 내 모든 .pdf 파일을 무시합니다. (하위 폴더에도 적용됩니다.)

REPOSITORY를 동기화하기 위한 Git 문법입니다.

문법

REMOTE REPOSITORY -> LOCAL REPOSITORY (pull)

REMOTE REPOSITORY 의 작업 내용을 LOCAL REPOSITORY로 불러옵니다.

git pull <remote_repo_name> <branch_name>

보통 name은 origin, branch는 main을 기본적으로 사용합니다.

git pull orgin main # git pull만 입력해도 동기화 가능합니다.

LOCAL REPOSITORY -> REMOTE REPOSITORY (push)

LOCAL REPOSITORY 의 작업 내용을 REMOTE REPOSITORY로 불러옵니다.

git push <remote_repo_name> <branch_name>

보통 name은 origin, branch는 main을 기본적으로 사용합니다.

git push orgin main # git push만 입력해도 동기화 가능합니다.

REPOSITORY를 생성, 삭제, 수정하기 위한 Git 문법입니다.

추가내용

• Git REPOSITORY는 Git 저장소입니다. (Git으로 관리하는 프로젝트 저장소)
• 파일과 디렉토리가 포함될 수 있고, 버전관리를 시작할 수 있습니다.

설정 방식

LOCAL REPOSITORY와 REMOTE REPOSITORY를 상호 연동해야 합니다.

1. LOCAL REPOSITORY를 먼저 생성한 경우

1. LOCAL REPOSITORY를 생성합니다.
2. Github에서 REMOTE REPOSITORY를 생성합니다.
3. LOCAL REPOSITORY를 생성한 폴더에서 터미널을 통해 REMOTE REPOSITORY를 추가합니다.

   2. REMOTE REPOSITORY를 먼저 생성한 경우

4. Github에서 REMOTE REPOSITORY를 생성합니다.
5. LOCAL REPOSITORY를 생성할 상위 폴더에서 REMOTE REPOSITORY를 복제합니다.

문법

LOCAL REPOSITORY 생성 (init)

LOCAL REPOSITORY는 사용자 컴퓨터 저장소입니다. init으로 아직 버전관리를 하고 있지 않은 폴더를 Git 저장소로 만들 수 있습니다.

git init

추가내용

• LOCAL REPOSITORY 생성 시에는 꼭 저장소가 생성될 폴더를 미리 생성해야 합니다.
• 폴더를 생성한 후 터미널을 통해 폴더에 진입 (cd) 후 init을 합니다.

  REMOTE REPOSITORY 생성 (Github, clone)

  REMOTE REPOSITORY는 원격 서버 저장소입니다. Github에서 REPOSITORY를 생성하고 LOCAL 환경에 복제 (clone) 할 수 있습니다.

  git clone <remote_repository_url>

  Ex)

  git clone https://github.com/<user_name>/<project_name>.git 

  추가내용

• Github에서 생성된 REPOSITORY를 복제합니다.
• 폴더를 함께 생성하기 때문에 폴더를 만들 위치로 이동 (cd) 한 후 clone을 합니다.

  REMOTE REPOSITORY 생성 with TOKEN (Github, clone)

  REMOTE REPOSITORY로 접속할 때, 사용자 인증하는 과정을 건너뛰기 위해 TOKEN 발행 후 REPOSITORY 생성 시 토큰을 추가한 URL을 입력합니다.

  git clone <remote_repository_url + TOKEN>

  Ex) https://와 github 사이에 'TOKEN 값 + @'을 추가합니다.

  git clone https://<token_value>@github.com/<user_name>/<project_name>.git

  추가내용

• TOKEN은 Github에서 발급합니다.
• 보안 상의 이유로 되도록이면 TOKEN 유효기간을 설정합니다.

  REMOTE REPOSITORY 추가 (add)

  LOCAL REPOSITORY를 먼저 생성해 REMOTE REPOSITORY를 추가할 때 사용합니다.

  git remote add <remote_repo_name> <remote_repo_url>;

  보통 REMOTE REPOSITORY NAME은 origin으로 생성합니다. (clone 시에도 origin으로 등록됩니다.)

  git remote add origin <remote_repo_url>;

  REMOTE REPOSITORY URL 변경 (set-url)

  git remote set-url <remote_repo_name> <remote_repository_url>

  git remote set-url origin <remote_repository_url>

  REMOTE REPOSITORY NAME 변경 (rename)

  git remote rename <old_name> <new_name>

  REMOTE REPOSITORY 삭제 (remove)

  git remote remove <remote_repo_name>

  git remote remove origin

  REMOTE REPOSITORY 정보 확인 (-v)

  git remote -v

  REMOTE REPOSITORY 상세 정보 확인 (-v)

  git remote show <remote_repo_name>

  git remote show origin

CONFIG는 Git 기본 설정을 위한 Git 문법입니다.

문법

Git 설정 범위 (SYSTEM, GLOBAL, LOCAL)

시스템의 모든 사용자와 모든 저장소에 적용 (SYSTEM)

git config --system

시스템의 특정 사용자에게 적용 (GLOBAL)

git config --global

특정 저장소에 적용 (LOCAL)

git config --local

USER NAME, E-MAIL (user.name, user.email)

USER NAME (user.name)

git config user.name <user_name>

Ex)

git config user.name aiden

USER E-MAIL (user.email)

git config user.email <email_address>

Ex)

git config user.email bizpm.aiden@gmail.com

CRLF (core.autocrlf)

CRLF는 줄바꿈 문자의 방식을 나타내며, 각 운영체제(OS)마다 차이가 있어 설정을 맞춰주어야 합니다.

운영체제별 CRLF

• WINDOWS : CR(\r), LF(\n) 모두 사용합니다.
• MAC, LINUX : LF(\n)만 사용합니다.

  CRLF (core.autocrlf)

  git config core.autocrlf = <value>

  CRLF VALUE (TRUE, FALSE, INPUT)

  TRUE : 파일 내 줄바꿈 문자를 CRLF에서 LF로 변경합니다.

  git config core.autocrlf = true # WINDOWS 운영체제라면 이 설정을 사용합니다.

  FALSE : 파일 내 줄바꿈 문자 상관없이 작업한 환경의 줄바꿈 문자를 적용합니다.

  git config core.autocrlf = false

  INPUT : COMMIT 시에만 CRLF를 LF로 변경합니다.

  git config core.autocrlf = input

  기본 EDITOR 설정 (core.editor)

  git config core.editor <editor_name>

  Ex) VSCODE 사용 시

  git config core.editor code

  DEFAULT BRANCH 설정 (init.defaultBranch)

  MAC은 master가 기본이며, Github은 main이 기본이기 때문에 맞춰줘야 합니다.

  git config init.defaultBranch <branch_name>

  Ex)

  git config init.defaultBranch main

  Git 설정 확인 (list, show, origin)

  전체 설정 확인 (list)

  git config --l

  git config --list

  범위별 설정 확인 (show, origin)

  git config --l --show-origin

  git config --list --show-origin

  항목별 설정 확인

  git config <key>

  Ex) crlf 설정 확인 시

  git config core.autocrlf

• 최초 버전의 파일에서 수정된 부분 (Diff)만 저장합니다.
• Git의 경우 파일 수정 시 스냅샷을 저장합니다. (단, 수정사항이 없다면 저장하지 않습니다.)

Git의 영역

이미지 출처. About_Staging Area, git-scm

Working Directory

• 실제 작업 공간입니다.
• ADD 시 Staging Area로 이동합니다.

Staging Area (Index)

• ADD 시 이동하는 공간입니다. (버전 생성 전 공간)
• COMMIT 시 .git Directory로 이동합니다. (Staging Area에서 COMMIT 가능)

  .git Directory (Repository)

• COMMIT 시 버전이 생성됩니다. (버전 관리 공간)

Git 파일 상태

MODIFIED

• 파일을 수정한 상태입니다. (COMMIT하지 않은 상태)

  STAGED

• 파일 수정 후 COMMIT을 준비하기 위한 상태입니다.

  COMMITTED

• COMMIT되어 .git Directory에 버전이 저장된 상태입니다.
• 다시 파일을 수정하는 경우 MODIFIED 상태가 됩니다.

  Git 파일 라이프사이클

  

  이미지 출처. Git Basics - Recording Changes to the Repository, git-scm

UNTRACKED

• Working Directory에만 존재하며, 아직 Git이 관리하지 않는 상태입니다.
• Git이 관리하기 위해서는 ADD를 통해 Staged 상태로 변경해야 합니다.

  STAGED (TRACKED)

• ADD를 통해 Staging Area로 이동한 상태입니다.
• COMMIT이 가능한 상태입니다.

  UNMODIFIED (TRACKED)

• COMMIT을 통해 .git Directory로 버전이 생성된 상태입니다.
• COMMIT 이후 아직 수정되지 않은 상태입니다.

  MODIFIED (TRACKED)

• COMMIT 이후 파일이 수정된 상태입니다.
• 다시 Staging Area로 옮긴 후 COMMIT을 진행해야 합니다.

작업 DATA를 VERSION별로 관리하기 위해 Git을 사용합니다.

버전 관리 시스템 (VCS, Version Control System)

필요 목적

• 하나의 프로젝트를 여러 개발자가 함께 공동 개발하는 경우가 많습니다.
• 문제 발생 시 특정 버전으로 되돌릴 수 있어야 합니다.
• 여러 개발 시스템과 연동이 필요합니다.

  버전 관리 시스템의 변화

  Local Version Control System (Local VCS)

• 최초의 버전 관리 시스템입니다.
• 사용자의 컴퓨터 저장소에 버전을 관리하기 때문에 협업이 어렵고 저장소 훼손 시 복구가 어려웠습니다.

  Centralized Version Control System (CVCS)

• 서버에 버전을 관리하는 방식입니다.
• 제한적인 협업이 가능하나 서버에 바로 COMMIT하기 때문에 배포되어 다수에게 버그가 발생할 가능성이 있습니다. (제한적인 협업 : 한 사람이 작업 중인 경우 다른 사람이 작업할 수 없습니다.)
• 자신만의 버전을 가질 수 없으며, 서버와 연결이 필요해 오프라인으로는 작업이 불가합니다.
• 단, 보안이 중요한 경우에는 이 방식을 사용할 수 있습니다.

  Distributed Version Control System (DVCS)

• 현재 가장 많이 사용되는 Git이 분산 버전 처리 시스템입니다.
• 사용자 컴퓨터 저장소에 버전을 저장하기 때문에 개별 버전 작업과 오프라인 작업이 가능합니다.
• 원하는 순간에 배포(PUSH)하면 원격 저장소에 작업 내역이 업로드됩니다.

하나의 SQL문 내 또 다른 SQL문을 사용하기 위한 SQL 문법입니다.

추가내용

MAIN QUERY가 SUBQUERY를 포함하는 종속적인 관계입니다.

• SUBQUERY는 MAIN QUERY의 COLUMN을 사용할 수 있습니다.
• MAIN QUERY는 SUBQUERY의 COLUMN을 사용할 수 없습니다.

SUBQUERY 내에서 ORDER BY는 사용할 수 없습니다. 단일행 혹은 복수행 비교연산자와 함께 사용할 수 있습니다.

문법

SCALAR SUBQUERY (SELECT절)

SELECT절에 사용하는 SUBQUERY이며, SUBQUERY의 결과는 하나의 COLUMN입니다.

SELECT column1, (SELECT column2 FROM table2 WHERE condtion)
FROM table1
WHERE condition;

INLINE VIEW (FROM절)

FROM절에 사용하는 SUBQUERY이며, MAIN QUERY에서는 INLINE VIEW에서 조회한 COLUMN만 사용 가능합니다.

SELECT a.column, b.column
FROM table1 a, (SELECT column1, column2 FROM table2) b
WHERE condition;

NESTED SUBQUERY (WHERE절)

WHERE절에 사용하는 SUBQUERY이며, SINGLE ROW, MULTIPLE ROW, MULTIPLE COLUMN으로 종류가 나뉘어집니다.

추가내용

• SINGLE ROW : 하나의 ROW를 검색하는 SUBQUERY
• MULTIPLE ROW : 하나 이상의 ROW를 검색하는 SUBQUERY
• MULTIPLE COLUMN : 하나 이상의 COLUMN을 검색하는 SUBQUERY

  SINGLE ROW (하나의 행을 검색하는 서브쿼리)

  SUB QUERY의 결과 값이 2개 이상이라면 에러가 발생합니다.

  SELECT columnname
  FROM tablename
  WHERE columnname = (SELECT columnname
                    FROM tablename
                    WHERE condition)
  ORDER BY columnname; # MAIN QUERY에서는 ORDER BY 사용 가능합니다.

  MULTIPLE ROW - IN (SUBQUERY 결과 중 포함될 때)

  SELECT columnname
  FROM tablename
  WHERE columnname IN (SELECT columnname
                    FROM tablename
                    WHERE condition)
  ORDER BY columnname; # MAIN QUERY에서는 ORDER BY 사용 가능합니다.

  MULTIPLE ROW - EXISTS (SUBQUERY 결과에 값이 있다면 반환)

  SELECT columnname
  FROM tablename
  WHERE columnname EXISTS (SELECT columnname
                    FROM tablename
                    WHERE condition)
  ORDER BY columnname; # MAIN QUERY에서는 ORDER BY 사용 가능합니다.

  MULTIPLE ROW - ANY (SUBQUERY 결과 중 최소한 하나라도 만족한다면)

  비교 연산자를 함께 사용합니다.

  SELECT columnname
  FROM tablename
  WHERE columnname = ANY (SELECT columnname
                    FROM tablename
                    WHERE condition)
  ORDER BY columnname; # MAIN QUERY에서는 ORDER BY 사용 가능합니다.

  MULTIPLE ROW - ALL (SUBQUERY 결과를 모두 만족한다면)

  비교 연산자를 함께 사용합니다.

  SELECT columnname
  FROM tablename
  WHERE columnname = ALL (SELECT columnname
                    FROM tablename
                    WHERE condition)
  ORDER BY columnname; # MAIN QUERY에서는 ORDER BY 사용 가능합니다.

  MULTIPLE COLUMN (연관 서브쿼리)

  SUBQUERY 내 MAIN QUERY의 COLUMN이 같이 사용되는 경우 사용합니다.

  SELECT columnname
  FROM tablename a
  WHERE (a.column1, a.column2,...) IN (SELECT b.column1, b.column2,...
                                     FROM tablename b
                                     WHERE a.column = b.column)
  ORDER BY columnname; # MAIN QUERY에서는 ORDER BY 사용 가능합니다.

입력 DATA 값을 기준으로 단일 DATA 값을 출력하기 위한 SQL 문법입니다.

문법

영문 대문자 변환 (UCASE)

SELECT UCASE(string);

SELECT UCASE(column)
FROM tablename;

영문 소문자 변환 (LCASE)

SELECT LCASE(string);

SELECT LCASE(column)
FROM tablename;

문자열 부분 반환 (MID)

string을 start_position 번째에서 length만큼 반환합니다.

SELECT MID(string, start_position, length);

추가내용

start_position에 - 를 붙인다면 뒤에서 n번째라는 의미입니다.

SELECT MID(string, -start_position, length);

문자열 길이 반환 (LENGTH)

SELECT LENGTH(string);

SELECT LENGTH(column)
FROM tablename;

추가내용

• 공백도 자리로 인식한다.
• NULL은 NULL로 반환한다.

  숫자 반올림 (ROUND)

  number를 decimals_place에서 반올림합니다.

  SELECT ROUND(number, decimals_place);

  SELECT ROUND(column, decimals_place)
  FROM tablename;

  decimals_place (반올림 소수점 위치)

• 0은 소수점 첫째자리를 의미하며, 1은 소수점 둘째자리를 의미합니다.
• 생략 시 0 (소수점 첫째자리)로 간주됩니다.
• -1은 일의 자리입니다.

현재 날짜, 시간 반환 (NOW)

SELECT NOW();

숫자 1,000단위 콤마(,) 형식으로 변환 (FORMAT)

1,000단위 콤마 형식의 number를 decimal_place까지 표시합니다.

SELECT FORMAT(number, decimal_place);

SELECT FORMAT(column, decimal_place)
FROM tablename;

decimal_place (표시할 소수점 위치)

• 0은 소수점을 표시하지 않겠다는 의미입니다.
• 2는 소수점 둘째자리까지 표시한다는 의미입니다.

  예시

  가정)
• TABLE NAME : testTABLE
• COLUMN 1 NAME : TYPE
• COLUMN 2 NAME : PRICE
• COLUMN 3 NAME : NAME

  영문 대문자 변환 (UCASE)

  aiden을 대문자로 변환하라.

  SELECT UCASE("aiden");

  NAME COLUMN을 대문자로 변환하라.

  SELECT UCASE(NAME)
  FROM testTABLE;

  영문 소문자 변환 (LCASE)

  AIDEN을 소문자로 변환하라.

  SELECT LCASE("AIDEN");

  NAME COLUMN을 소문자로 변환하라.

  SELECT LCASE(NAME)
  FROM testTABLE;

  문자열 부분 반환 (MID)

  Aiden을 2번째에서 3만큼 반환하라.

  SELECT MID("Aiden", 2, 3);

  추가내용

  Aiden을 뒤에서 2번째에서 3만큼 반환하라.

  SELECT MID("Aiden", -2, 3);

  문자열 길이 반환 (LENGTH)

  Aiden의 길이를 반환하라.

  SELECT LENGTH("Aiden");

  NAME COLUMN의 길이를 반환하라.

  SELECT LENGTH(NAME)
  FROM testTABLE;

  숫자 반올림 (ROUND)

1234.5를 소수점 첫째자리에서 반올림하라.

SELECT ROUND(1234.5, 0); # 0은 생략 가능합니다.

PRICE COLUMN을 일의 자리에서 반올림하라.

SELECT ROUND(PRICE, -1)
FROM testTABLE;

현재 날짜, 시간 반환 (NOW)

SELECT NOW();

숫자 1,000단위 콤마(,) 형식으로 변환 (FORMAT)

123456을 1,000단위 콤마 형식으로 변환하라.

SELECT FORMAT(123456, 0);

PRICE COLUMN을 1,000단위 콤마 형식으로 변환하며, 소수점 3째자리까지 표시하라.

SELECT FORMAT(PRICE, 3)
FROM testTABLE;

AGGREGATE FUNCTION (집계함수)를 조건에 추가해 조회하기 위한 SQL 문법입니다.

추가내용

• AGGREGATE FUNCTION은 WHERE 절에서는 사용할 수 없어 HAVING을 사용한다.
• HAVING 절은 GROUP BY와 함께 사용된다.

문법

AGGREGATE FUNCTION 조건 조회 (HAVING)

SELECT column1, column2,...
FROM tablename
WHERE conditon
GROUP BY column1, column2,...
HAVING condtion # AGGREGATE FUNCTION (집계함수)
ORDER BY column1, column2,...;

예시

가정)

• TABLE NAME : testTABLE
• COLUMN 1 NAME : TYPE
• COLUMN 2 NAME : PRICE
• COLUMN 3 NAME : NAME

  그룹화 조회 (GROUP BY)

  NAME과 PRICE를 TYPE에 따라 확인하라. (단, PRICE가 평균 PRICE보다 높은 DATA만 확인하라.)

  SELECT TYPE, NAME, PRICE
  FROM testTABLE
  GROUP BY TYPE
  HAVING PRICE > AVG(PRICE)
  ORDER BY PRICE;

특정 COLUMN을 그룹화한 후 데이터 조회하기 위한 SQL 문법입니다.

추가내용

DISTINCT와 비슷하지만 DISTINCT는 ORDER BY를 사용할 수 없고 GROUP BY는 ORDER BY를 사용할 수 있다.

문법

그룹화 조회 (GROUP BY)

SELECT column1, column2,...
FROM tablename
WHERE conditon
GROUP BY column1, column2,...
ORDER BY column1, column2,...;

예시

가정)

• TABLE NAME : testTABLE
• COLUMN 1 NAME : TYPE
• COLUMN 2 NAME : PRICE
• COLUMN 3 NAME : NAME

  그룹화 조회 (GROUP BY)

  NAME과 PRICE를 TYPE에 따라 확인하라.

  SELECT TYPE, NAME, PRICE
  FROM testTABLE
  GROUP BY TYPE
  ORDER BY PRICE;

AGGREGATE FUNCTION (집계함수)는 여러 COLUMN 혹은 TABLE 전체 COLUMN에서 하나의 특정 결과값을 반환하는 SQL 문법입니다.

문법

갯수 계산 (COUNT)

SELECT COUNT(column)
FROM tablename
WHERE condition;

합계 계산 (SUM)

SELECT SUM(column)
FROM tablename
WHERE condition;

평균 계산 (AVG)

SELECT AVG(column)
FROM tablename
WHERE condition;

가장 작은 값 계산 (MIN)

SELECT MIN(column)
FROM tablename
WHERE condition;

가장 큰 값 계산 (MAX)

SELECT MAX(column)
FROM tablename
WHERE condition;

첫번째 결과 값 (FIRST)

SELECT FIRST(column)
FROM tablename
WHERE condition;

마지막 결과 값 (LAST)

SELECT LAST(column)
FROM tablename
WHERE condition;

예시

가정)

• TABLE NAME : testTABLE
• COLUMN 1 NAME : NAME
• COLUMN 2 NAME : AGE

  갯수 계산 (COUNT)

SELECT COUNT(NAME)
FROM testTABLE
WHERE NAME LIKE '%김%';

합계 계산 (SUM)

SELECT SUM(AGE)
FROM testTABLE
WHERE AGE > 10;

평균 계산 (AVG)

SELECT AVG(AGE)
FROM testTABLE
WHERE AGE > 10;

가장 작은 값 계산 (MIN)

SELECT MIN(AGE)
FROM testTABLE
WHERE AGE > 10;

가장 큰 값 계산 (MAX)

SELECT MAX(AGE)
FROM testTABLE
WHERE AGE < 50;

첫번째 결과 값 (FIRST)

SELECT FIRST(NAME)
FROM testTABLE
WHERE NAME LIKE '%김%';

마지막 결과 값 (LAST)

SELECT LAST(NAME)
FROM testTABLE
WHERE NAME LIKE '%김%';